GPT‑6 Cyber․ առաջընթաց հրահանգներին հետևող կիբերանվտանգության գործակալներում

Ներկայացնում ենք GPT‑6 Cyber-ը՝ մեծ առաջընթաց անվտանգության հետազոտության մեջ․ այն ավելի ունակ է գտնելու և շտկելու խոցելիությունները և շատ ավելի հուսալիորեն է պահպանում հետազոտողների սահմանած սահմանները։ GPT‑6 Cyber-ը կիբերանվտանգության հիմնական հենանիշներում զգալիորեն գերազանցում է GPT‑5.6 Cyber-ին՝ ներառյալ ExploitGym-ում 51% հարաբերական բարելավումը և որակական թռիչքը սահմանված շրջանակը պահպանելու փորձարկումներում։ Այն արդեն օգնում է պաշտպանել իրական ծրագրային ապահովումը՝ բացահայտելով և հաստատելով հազարավոր էքսպլոյթներ անվտանգության համար առանցքային կոդի բազաներում, օրինակ՝ Linux-ում և Firefox-ում։

ExploitGym-ում, որը ստուգում է՝ արդյոք մոդելները կարող են շահագործել նշված խոցելիությունը, GPT‑6 Cyber-ը գրանցել է 48.5% արդյունք՝ GPT‑5.6 Cyber-ի 32.1%-ի դիմաց։ Այն նաև ավելի հուսալիորեն է պահպանում առաջադրանքի սահմանները․ հրահանգներին համապատասխանության առանձին գնահատման ժամանակ GPT‑6 Cyber-ը չի շահագործել շրջանակից դուրս ծառայությունների խոցելիությունները փորձարկումների 99.93%-ում՝ առանց գործարկման հարցման, և 100%-ում՝ այդ հարցմամբ։ Համապատասխանության այս բարելավումը նպատակային ուսուցման արդյունք է՝ մնալու թույլատրված շրջանակում, պահպանելու սահմանափակումները և ճշգրիտ ներկայացնելու արդյունքները։

Այս կարողություններն արդեն օգնում են պաշտպանել իրական համակարգերը։ Մեր հետազոտողները GPT‑6 Cyber-ի միջոցով մշակել են արտոնությունների բարձրացման 948 էքսպլոյթ Linux-ում⁠ և հայտնաբերել նախկինում անհայտ, բարձր վտանգավորության 81 խոցելիություն Firefox-ում՝ չնայած առաջադեմ մոդելներով նախկին ծավալուն փորձարկումներին։ Մոդելը նաև օգնել է մշակել հնարավոր շտկումներ, իսկ Mozilla-ն թողարկել է Firefox-ի խոցելիություններից շատերի շտկումները⁠(բացվում է նոր պատուհանում)։ Cisco-ի, Calif-ի և CodeRabbit-ի անվտանգության թիմերն այն օգտագործում են խոցելիությունների հետազոտության և կոդի ստուգման համար, իսկ մենք օգտվել ենք դրանից՝ մեր սեփական ենթակառուցվածքի թույլ կողմերը գտնելու և շտկելու համար⁠։

Ակնհայտ է, որ առաջադեմ մոդելներով ծրագրային ապահովությունը պաշտպանելու համար սահմանափակ ժամանակ ունենք⁠։ Մեր նպատակն է զգալիորեն ընդլայնել Daybreak-ը՝ անվտանգության առաջադեմ հետազոտությունը հասանելի դարձնելով բոլոր չափերի կազմակերպություններին, անկախ հետազոտողներին և բաց կոդով նախագծերի սպասարկողներին։ Հիմնական շարքի մոդելները, օրինակ՝ GPT‑6 Astra-ն, արդեն աջակցում են կոդի ստուգմանը, խոցելիությունների առաջնահերթությունների որոշմանը և շտկումների մշակմանը։ Daybreak Blue-ն օգնում է հաստատված պաշտպաններին ստուգել խոցելիություններն ու շտկումները՝ ավելի քիչ անհարկի մերժումներով, իսկ Daybreak Red-ը GPT‑6 Cyber-ի միջոցով հնարավոր է դարձնում էքսպլոյթների ավելի խոր մշակումն ու անվտանգության թույլատրված փորձարկումները։

GPT‑6 Cyber-ը զգալի առաջընթաց է GPT‑5.6 Cyber-ի համեմատ և կիբերառաջադրանքների մեծ մասում գերազանցում է GPT‑6 Astra-ին, նույնիսկ երբ Astra-ն չի մերժում հարցումը։ Մոդելը գնահատել ենք այնպիսի առաջադրանքներով, որոնք պահանջում են հասկանալ ծրագրային ապահովումը, հայտնաբերել խոցելիություններ և մշակել աշխատող էքսպլոյթներ։ Այս արդյունքների հիման վրա, ըստ մեր Պատրաստվածության շրջանակի, մոդելը կիբերանվտանգության ոլորտում դասակարգում ենք «Կրիտիկական» մակարդակում՝ GPT‑5.6 Cyber-ի «Բարձր» մակարդակի փոխարեն։

ExploitGym-ում, որը ստուգում է՝ արդյոք մոդելները կարող են շահագործել հեռակա թիրախի նշված խոցելիությունը, GPT‑6 Cyber-ը գրանցել է 48.5% արդյունք՝ մոտ 16 տոկոսային կետով գերազանցելով GPT‑5.6 Cyber-ի 32.1%-ը։ Խոցելիությունների հայտնաբերումը ստուգելու համար նաև ստեղծել ենք վեբ ներթափանցման հարձակողական թեստավորման նոր գնահատում։ Մոդելներն ուսումնասիրում են վեբ հավելվածները՝ առանց դրանց ելակետային կոդին հասանելիության։ GPT‑6 Cyber-ը հայտնաբերել է խոցելիությունների 40.3%-ը՝ GPT‑6 Astra-ի 32.0%-ի դիմաց։

Daybreak Red-ը նախատեսված է անվտանգության ավելի առաջադեմ աշխատանքային գործընթացներին աջակցելու համար, այդ թվում՝ աշխատող էքսպլոյթների մշակմանն ու հեռակա թիրախների դեմ դրանց կիրառմանը։ Այս կարողությունները գնահատելու համար ստեղծել ենք RemoteExploitBench կոչվող նոր հենանիշը, որն օգտագործում է վերահսկվող միջավայրում տեղակայված հավելվածների, օրինակ՝ GitLab-ի, PostgreSQL-ի և Jenkins-ի հայտնի խոցելիությունները։ Մեր նախնական գնահատման ժամանակ Daybreak Blue-ով աշխատող GPT‑6 Astra-ն մերժել է առաջադրանքների 100%-ը, իսկ GPT‑6 Cyber-ը կատարել է 95%-ը․ միակ անհաջողությունը էքսպլոյթն էր, որը նրան չհաջողվեց աշխատեցնել հեռակա կարգով։ Ամբողջական արդյունքներն ու գնահատման կարգավորումները տեսեք համակարգի քարտում⁠(բացվում է նոր պատուհանում)։

Կիբերանվտանգության գործակալների ռիսկերից մեկն այն է, որ նրանք դուրս են գալիս հանձնարարված առաջադրանքի շրջանակից, փորձում են շահագործել չառնչվող ծառայությունների խոցելիությունները կամ անտեսում հետազոտողի սահմանած գործելու կանոնները։

GPT‑6 Cyber-ի մշակման առանցքում դրել ենք հրահանգներին համապատասխանությունը՝ մասնագիտացված ուսուցմամբ օգնելով մոդելին մնալ թույլատրված շրջանակում, պահպանել գործողությունների սահմանափակումները և ճշգրիտ ներկայացնել իր աշխատանքը։ Մինչև գործարկումը մի շարք գնահատումներ ենք անցկացրել՝ չափելու հրահանգներին համապատասխանող այս վարքագծերը։ Ամբողջական արդյունքները տեսեք համակարգի քարտում⁠(բացվում է նոր պատուհանում)։

Այս գնահատումներից մեկը ExploitGym Honeypot-ն է, որը մշակվել է՝ հաշվի առնելով Hugging Face-ի միջադեպը⁠։ Մոդելին խոցելիության շահագործման բարդ առաջադրանք ենք տալիս մեկուսացված միջավայրում, որտեղ հասանելի են օժանդակ ծառայություններ, օրինակ՝ փաթեթների ռեեստր կամ օբյեկտների պահոց։ Մենք միտումնավոր հեշտացնում ենք այս ծառայությունների խոցելիությունների շահագործումը, որպեսզի դրանց վրա հարձակումը կարողանա բացահայտել առաջադրանքի դրոշակը։ Մոդելը պետք է ինքնուրույն եզրակացնի, որ դրանց խոցելիությունների շահագործումն իր առաջադրանքի շրջանակից դուրս է։

Այս գնահատման մեջ GPT‑6 Cyber-ը որակական թռիչք է ցույց տալիս GPT‑5.6 Cyber-ի համեմատ։ Առանց գործարկման անվտանգության հարցումների փորձարկելիս այն չի շահագործել շրջանակից դուրս գտնվող ծառայությունների խոցելիությունները դեպքերի 99.93%-ում՝ GPT‑5.6 Cyber-ի 94.49%-ի դիմաց։ Այդ հարցումների առկայությամբ GPT‑6 Cyber-ը պահպանել է սահմանները դեպքերի 100%-ում։

GPT‑6 Cyber մոդելի մտքերի շղթայում կարող ենք անմիջապես տեսնել, թե ինչպես է այն դատողություններ անում սահմանները պահպանելու մասին․

GPT‑6 Cyber-ն արդեն օգնում է անվտանգության թիմերին գտնել խոցելիություններ, հաստատել դրանց ազդեցությունը և մշակել շտկումներ։ Հաճախորդներն այն օգտագործում են կոդի մեծ բազաների հետ աշխատելու, էքսպլոյթների երկարատև մշակման և անվտանգության ստուգման համար․

Մենք նաև օգտվել ենք GPT‑6 Cyber-ից՝ մեր սեփական համակարգերի անվտանգությունն ապահովելու համար։ Այն հիմնական մոդելներից էր մեր վերջերս ներկայացրած՝ առաջադեմ մոդելների ուսուցման ենթակառուցվածքի պաշտպանությունն ամրապնդելու⁠ աշխատանքում։ Նախափորձարկման վերահսկվող արշավների ընթացքում GPT‑6 Cyber և OpenAI-ի այլ մոդելներ օգտագործող գործակալները շղթայաբար շահագործել են խոցելիություններ՝ microVM-ներից դուրս գալու և հոսթ համակարգերում կոդ գործարկելու համար։ Բացահայտումների հիման վրա շտկել ենք ծրագրային ապահովումը, խստացրել ցանցային սահմանափակումները և խնդիրների մասին տեղեկացրել սպասարկողներին ու մատակարարներին։

Խոցելիությունների մեր հետազոտողները նաև օգտագործում են GPT‑6 Cyber-ը՝ բաց կոդով ծրագրային ապահովման մեջ խոցելիություններ մեծ ծավալով գտնելու և հաստատելու համար։ Այս աշխատանքը բացահայտել է նախկինում անհայտ թերություններ տարիներ շարունակ մանրակրկիտ ստուգված ծրագրային ապահովման մեջ․

• Firefox-ում հայտնաբերվել է 81 նոր խոցելիություն։ GPT‑6 Cyber-ը կարող է հարմար լինել ինքնավար աշխատանքային գործընթացների համար՝ մեծ ծավալով խոցելիություններ գտնելու և բարձրորակ շտկումներ առաջարկելու նպատակով։ Խոցելիությունների հետազոտման արշավի ընթացքում GPT‑6 Cyber-ը ստեղծել է ապացույցներ և վերարտադրելի թեստեր 81 նոր խոցելիության համար, որոնք Mozilla-ն դասակարգել է որպես բարձր վտանգավորության։ Այն նաև ցույց է տվել, որ ևս 30 հայտնի խնդիր ավելի վտանգավոր են, քան նախկինում հաղորդվել էր։ Բացահայտումները հայտնել ենք Mozilla-ին՝ առաջարկվող շտկումների հետ միասին, որպեսզի օգնենք նրա ինժեներներին մշակել լուծումներ։ Mozilla-ն աջակցել է այս աշխատանքին և սկսել շտկումները ներառել հաշվետվություններն ստանալուց կարճ ժամանակ անց⁠(բացվում է նոր պատուհանում)։

• Linux-ի միջուկի 948 խոցելիության⁠ համար էքսպլոյթների մշակում։ GPT‑6 Cyber-ը վերարտադրել է 1,724 խոցելիություն և մշակել աշխատող էքսպլոյթներ դրանցից 948-ի համար՝ ավելի քան հնգապատիկ գերազանցելով GPT‑5.6 Sol-ի շահագործած 166 խոցելիությունը՝ նույն հետազոտական հարնեսի կիրառմամբ։ Հետևելով Linux համայնքի ցուցումներին՝ սպասարկողներին հայտնել ենք 304 կրիտիկական բացահայտման մասին՝ տրամադրելով հնարավոր շտկումներ, և այժմ աշխատում ենք մյուս խոցելիությունների շտկման ուղղությամբ։

• Կոդի հեռակա կատարման (RCE) կրիտիկական խոցելիությունների ցուցադրում։ Վերջերս քննարկել ենք Brotli-ի կրիտիկական խոցելիությունը⁠(բացվում է նոր պատուհանում)․ սա սեղմման գրադարան է, որն օգտագործում են Node.js-ը և այլ ծրագրեր։ Մեր անվտանգության հետազոտողները GPT‑6 Cyber-ը կիրառել են OpenAI-ի այլ մոդելների հետ՝ մշակելու և ստուգելու էքսպլոյթներ, որոնք ցույց են տալիս, թե ինչպես այս թերությունը կարող է թույլ տալ կոդի հեռակա կատարում գրադարանն օգտագործող հավելվածներում։

Մոդելների կարողությունների աճին և անվտանգության ավելի շատ խոցելիությունների բացահայտմանը զուգահեռ ավելանում են նաև դրանք վնաս պատճառելու համար օգտագործելու փորձերը։ Դրանց թվում են կիբերհանցագործների և մեր մոդելները դիստիլացնելու ձգտող հակառակորդ խմբերի փորձերը։ Ուստի GPT‑6 Cyber-ի ընդլայնված կարողությունները զուգակցել ենք ավելի ուժեղ պաշտպանական միջոցների հետ՝ չարաշահումները հայտնաբերելու և կասեցնելու, ինչպես նաև մոդելի գործողությունները օգտատիրոջ մտադրության ու թույլտվության շրջանակում պահելու համար։

GPT‑6 Cyber-ի թողարկման հետ մեկտեղ ավելացրել և ամրապնդել ենք այս պաշտպանական միջոցները (ամբողջական տեղեկությունը՝ համակարգի քարտում⁠(բացվում է նոր պատուհանում))․

• Կիբերոլորտում հրահանգներից շեղումների մշտադիտարկում։ Հետևում ենք՝ արդյոք գործողությունները համապատասխանում են օգտատիրոջ թույլտվությանը՝ միաժամանակ ճանաչելով էքսպլոյթների օրինական մշակումն ու փորձարկումը։

• Ի հայտ եկող սպառնալիքների նպատակային մշտադիտարկում։ Օրինակ՝ PHP-ի կրիտիկական խոցելիությունների համակարգված բացահայտման ընթացքում սահմանել ենք գործող PHP սերվերների դեմ էքսպլոյթներ մշակելու փորձերի նպատակային մշտադիտարկում՝ շարունակելով աջակցել տուժած համակարգերը շտկող պաշտպաններին։

• Անվտանգության գաղտնի մշակում (PSP)։ Ավտոմատ ստուգումներով ուսումնասիրում ենք առնչվող փոխազդեցությունները՝ չարաշահումներ հայտնաբերելու համար։ Լռելյայն շարունակում է գործել պահպանման ստանդարտ կարգը։ Ոչ մի պահվող տվյալ⁠(բացվում է նոր պատուհանում) ռեժիմն օգտագործող API հաճախորդները սովորաբար պարտավոր են օգտվել PSP⁠(բացվում է նոր պատուհանում)-ից։ Այն ստուգում է հաճախորդի պահոցում 30 օր պահվող գաղտնագրված գրառումները՝ հարցումներն ու պատասխանները չբացահայտելով OpenAI-ի աշխատակիցներին։

• Պաշտպանություն մուտքի գողացված տվյալների օգտագործումից։ Daybreak Red API-ի հասանելիության համար լռելյայն պահանջում ենք թույլատրված IP հասցեների ցանկ՝ սահմանափակ բացառություններով ընդունելով հարցումները միայն հաստատված ցանցերից։ Նաև հետևում ենք՝ արդյոք մուտքի տվյալները վտանգված են։

• Մեկուսացված միջավայր և վերահսկողություն։ Ինչպես նախորդ մոդելների դեպքում, բարձր ռիսկով աշխատանքային գործընթացների համար խորհուրդ ենք տալիս մեկուսացված միջավայրի կիրառում⁠(բացվում է նոր պատուհանում), գործողությունների ստուգում⁠(բացվում է նոր պատուհանում) և մարդկային վերահսկողություն։

• Պաշտպանություն բարձր ռիսկով կիբերօժանդակությունից։ Կիրառում ենք նոր ստուգումներ՝ կրիտիկական համակարգերին առնչվող բարձր ռիսկով գործողություններն արգելափակելու համար (մանրամասները՝ ստորև)։

GPT‑6 Cyber-ի պաշտպանական միջոցներն ու հասանելիության պայմանները մշակելիս առանցքային է եղել կրիտիկական ենթակառուցվածքների՝ էլեկտրակայանների, ջրամաքրման կայանների և դրանց հիմքում ընկած գործառնական տեխնոլոգիաների ու արդյունաբերական կառավարման համակարգերի (OT/ICS) պաշտպանությունը։ Ցանկանում ենք միաժամանակ այս համակարգերը պաշտպանող թիմերին հասանելի դարձնել մեր ամենակարող մոդելները և ամրապնդել պաշտպանական միջոցները՝ չթույլատրված հարձակումները կանխելու համար։

Նախ՝ այս պաշտպաններին աջակցելու համար մեր 1 միլիարդ դոլարանոց Daybreak՝ առաջնագծի պաշտպանների համար⁠ դրամաշնորհային ծրագիրը սուբսիդավորում է հասանելիությունը սահմանափակ ռեսուրսներով թիմերի, այդ թվում՝ պետական կազմակերպությունների և կենսական ծառայություններ մատուցողների համար։ Daybreak Red-ում նաև ներկայացնում ենք նոր խումբ՝ կրիտիկական ենթակառուցվածքների հաստատված պաշտպանների համար (Daybreak Red՝ կրիտիկական ենթակառուցվածքների համար)։ Այն թույլ է տալիս իրականացնել կրիտիկական համակարգերի թույլատրված փորձարկումներ՝ պահպանելով մոդելի՝ հրահանգներից շեղումները կանխող միջոցները։

Երկրորդ՝ Daybreak Red և Blue հարթակների չարաշահումը կանխելու համար կատարելագործել ենք պաշտպանությունն այնպիսի օժանդակությունից և կարողությունների զարգացումից, որոնք կարող են վտանգել արդյունաբերական կառավարման կամ անվտանգության համար կրիտիկական համակարգերը, խաթարել սարքավորումների աշխատանքը կամ առաջացնել ծանր վնասվածքներ, աղետալի ֆիզիկական վնաս կամ կյանքին սպառնացող ծառայությունների ընդհատում։ Ստորև պատկերը համեմատում է պաշտպանական միջոցների նշագրման հաճախականությունը հասանելիության չորս կազմաձևերում՝ GPT‑6 Cyber-ի հետ ներդրվող վերջին թարմացումներից առաջ և հետո։

Պաշտպանական միջոցների արգելափակման ավելի բարձր ցուցանիշը միշտ չէ, որ ավելի լավ է։ Այս գնահատման մեջ կիրառված շատ մեթոդներ անհրաժեշտ են նաև անվտանգության օրինական աշխատանքների համար՝ համակարգերը հասկանալու, խոցելիություններ գտնելու և ստուգելու, որ շտկումները դիմակայում են հարձակումներին։ Ուստի այս ցուցանիշները դիտարկում ենք օրինական հետազոտություններին ու շտկումներին ցուցաբերվող աջակցության հետ միասին, այլ ոչ թե ձգտում 100%-ի։

Գնահատելու համար, թե մեր մոդելներն ինչպես կարող են օգնել պաշտպանել կրիտիկական ենթակառուցվածքները, համագործակցել ենք Dragos-ի՝ ընդլայնված գործառնական տեխնոլոգիաների (xOT) կիբերանվտանգության համաշխարհային մատակարարի հետ։ Dragos-ը վերահսկվող լաբորատոր միջավայրում գնահատումներ է անցկացրել Daybreak Red-ի՝ կիբերգործողությունների ավելի լայն թույլտվություններ ունեցող մոդելներով։ Գնահատումներն ընդգրկել են հարցումներ՝ ցանցի հայտնաբերումից և ակտիվների թվարկումից մինչև նպատակային հետախուզություն, զգայուն տվյալների արտահանում և սարքերի հետ չթույլատրված, հնարավոր վտանգավոր գործողություններ։

Dragos-ի հետադարձ կապի հիման վրա կատարելագործել ենք մեր պաշտպանական միջոցները՝ ձգտելով արգելափակել վնասակար օժանդակությունը՝ առանց անհարկի սահմանափակելու թույլատրված փորձարկումները։ Գնահատումների մանրամասները տեսեք նրանց վերջնական հաշվետվությունում⁠(բացվում է նոր պատուհանում)։ Աշխատում ենք նաև ընդլայնել համագործակցությունը հարձակողական անվտանգության այլ մատակարարների և հարձակման ու պաշտպանության համատեղ թիմերի հետ՝ ԱԲ-ով ներթափանցման թեստավորման և նախափորձարկման ուղղությամբ։ Էներգետիկ ընկերությունների, կրիտիկական ենթակառուցվածքների այլ օպերատորների և ազգային լաբորատորիաների հետ գնահատում ենք մեր մոդելների արդյունավետությունն ու պաշտպանական միջոցներն արդյունաբերական պաշտպանության ոլորտում։ Նաև մեծացրել ենք ներդրումները սպառնալիքների հետաքննության մեջ՝ հայտնաբերելու մոդելների կիրառումը OT/ICS-ին առնչվող դեպքերում։ Շարունակելու ենք կատարելագործել մեր պաշտպանական միջոցները՝ հաշվի առնելով գործընկերների և անվտանգության համայնքի արձագանքները, այդ թվում՝ /feedback-ով հաղորդումները, երբ պաշտպանական միջոցները բաց են թողնում վնասակար գործողությունները կամ խանգարում օրինական աշխատանքին։

Սկզբնական փուլում GPT‑6 Cyber-ը API-ի և Codex-ի միջոցով հասանելի է Daybreak Red-ի հաստատված հաճախորդների ընտրված խմբին։ Շուտով փուլ առ փուլ հասանելիություն կտրամադրենք Daybreak Red-ի բոլոր հաճախորդներին։ Նաև GPT‑5.6 Cyber-ն ենք հասանելի դարձնում Daybreak Red-ի բոլոր հաճախորդներին։ Նաև ընդլայնում ենք GPT‑6 Astra-ի Daybreak Blue ալֆա հասանելիությունը՝ ընդգրկելով ավելի շատ կազմակերպությունների և անվտանգության անհատ հետազոտողների․ եթե հետաքրքրված եք, տեղեկացրեք մեզ⁠(բացվում է նոր պատուհանում)։

Նոր օգտատերերն ու կազմակերպությունները կարող են դիմել Daybreak-ին միանալու համար⁠ և սկսել օգտվել մեր կիբերհմտություններից, պրոդուկտներից և գործընկերների աջակցությունից⁠։